人口の高齢化が進むにつれ、高齢者向けの医療サービスの質と有効性を向上させることがますます重要になっています。 しかし、高齢者人口は多様であり、多くの場合、複数の病気、またはさまざまな病気の組み合わせに苦しんでいます。

この多様な人々に適応した介入方法を開発することは課題です。 研究者らは、教師なし機械学習技術を使用して、長期介護を開始した65歳以上の人々を22の疾患に基づいて臨床タイプに分類した。 出版された 新聞で 科学的レポート。

対象者は、茨城県つくば市と千葉県山武市で新たに介護保険サービスに登録された。 研究者らは、臨床サブタイプごとの分類（「臨床サブタイプ」と呼ばれる）と予後との関連を調査した。

つくば市では 6 つの臨床サブタイプが特定されています。

1. 筋骨格系および感覚系の疾患
2. 心臓病
3. 神経疾患
4. 呼吸器疾患とがん
5. インスリン依存性糖尿病
6. その他。

山武町のデータを分析して同様の分類を再現した。

予後に関しては、心臓病、呼吸器疾患/癌、インスリン依存性糖尿病は、筋骨格系や感覚系の疾患よりも高い死亡リスクと関連しています。 さらに、心臓病、呼吸器疾患/癌、その他の病気は、介護の必要性のレベルの悪化に関連しています。

この研究の結果は、介護を必要とする人だけでなく、その家族や介護に携わるスタッフにも関係します。 この研究で特定された臨床サブタイプごとに最適な介入の研究開発は、医療政策にも影響を与える可能性があります。